在 AI 應用快速發展的今天，開源項目如 Dify 正成為構建本地化 AI 應用的利器。通過 Dify，你可以輕松地集成不同的大語言模型（LLM），如 Ollama，并快速創建可交互的 AI 應用。本篇文章將帶你一步步通過 Docker 在本地部署 Dify，并完成 Ollama 模型的集成配置。

一、準備工作：安裝 Docker

在正式部署前，需要先確保本地環境已安裝好 Docker。

• 可前往 Docker 官網 下載適合你系統的 Docker Desktop；

• 安裝完成后，打開終端（Windows 用戶可使用 CMD 或 PowerShell）執行 docker -v，驗證是否成功安裝。

二、獲取并解壓 Dify 項目文件

1. 打開 Dify GitHub 倉庫；

2. 點擊 Code > Download ZIP 下載項目壓縮包；

3. 解壓縮后，進入解壓出的 dify 文件夾，再進入 docker 子目錄。

三、通過 Docker Compose 啟動服務

在 dify/docker 文件夾中，按以下步驟操作：

# 啟動終端并切換到當前目錄
cd dify/docker# 啟動 Docker Compose
docker compose up -d

服務成功啟動后，打開瀏覽器訪問：

http://127.0.0.1

首次訪問會跳轉到安裝頁面，設置管理員密碼，即可進入管理后臺。

四、解決配置文件版本問題（如有）

在部分環境中，可能會遇到配置文件中定義的鏡像版本不可用的情況。這時需要：

1. 打開 docker-compose.yml 文件；

2. 找到 dify-api 和 dify-web 兩個服務；

3. 將它們的鏡像版本號修改為當前 GitHub 上最新的穩定版本。

例如：

services:dify-api:image: langgenius/dify-api:latestdify-web:image: langgenius/dify-web:latest

保存文件后，重新運行 docker compose up -d 即可。

五、配置 Ollama 模型提供商

完成 Dify 部署后，我們來集成本地運行的 Ollama 模型：

1. 打開 Model Provider 頁面

進入 Dify 后臺，點擊左側導航欄的 Settings > Model Provider。

2. 添加 Ollama 模型服務

1. 點擊 Add；

2. 在彈窗中選擇 Ollama 作為模型提供商；

3. 在模型類型中選擇 LLM（對話用），另一種為 Embedding（嵌入用）；

4. 打開終端，運行 ollama list，復制想要集成的模型名稱（如 llama3）；

5. 粘貼至 Model Name 輸入框；

6. 設置 Base URL：

   • 如果 Dify 運行在 Docker 容器內，而 Ollama 運行在本地，則需使用：

     http://host.docker.internal:11434
     

7. 保存配置。

3. 測試模型集成效果

配置完成后，你就可以在 Dify 中創建一個新應用，使用剛剛配置的模型來對話或執行任務了。

總結

通過本文你可以實現：

• ? 使用 Docker 快速部署 Dify；

• ? 修復可能出現的鏡像版本問題；

• ? 集成本地 Ollama 模型，實現 LLM 聊天功能。

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如你有更進一步的自定義部署需求（如綁定域名、HTTPS 配置、多用戶權限管理等），可繼續深入研究 Dify 的官方文檔和社區資源。如果你希望我繼續擴展某部分內容，比如創建具體應用示例，也可以告訴我！